Laboratorul Național Argonne lansează un serviciu de inferență AI la scară largă pentru știință deschisă

Cursa pentru a construi modele de inteligență artificială mai mari a dominat știrile de-a lungul anilor, dar una dintre cele mai mari provocări în calculul științific a rămas în mare măsură nerezolvată: cum pot cercetătorii să utilizeze în mod efectiv sisteme avansate de inteligență artificială la scară largă fără a construi propria infrastructură costisitoare.

Aceasta este problema pe care Laboratorul Național Argonne își propune să o rezolve prin lansarea ceea ce descrie ca fiind primul serviciu de inferență AI la scară largă, destinat în mod special pentru știință deschisă.

Noul serviciu, dezvoltat prin Facilitatea de Calcul Avansat Argonne (ALCF), oferă cercetătorilor acces la modele de limbaj mari, modele de fundație științifică și sisteme de viziune computerizată care rulează direct pe infrastructura de calcul de înaltă performanță a Argonne. În loc să-și antreneze propriile modele sau să gestioneze clusteri de hardware specializați, oamenii de știință pot accesa o platformă de inferență partajată, optimizată pentru fluxuri de lucru de cercetare la scară largă.

De ce inferența AI contează pentru știință

Marea parte a discuției despre inteligență artificială s-a concentrat pe antrenarea modelelor, dar inferența este etapa în care sistemele de inteligență artificială devin cu adevărat utile. Inferența AI este etapa în care modelele antrenate analizează date, generează predicții, interpretează rezultate sau asistă la procesul de luare a deciziilor în timp real.

Pentru cercetarea științifică, inferența poate accelera dramatic ritmul experimentelor. Seturile masive de date de la acceleratoarele de particule, telescoape, experimente de fuziune, proiecte de genomica și simulări moleculare pot învinge în mod tradițional fluxurile de analiză. Sistemele de inferență AI pot interpreta rapid aceste seturi de date, ajutând cercetătorii să identifice modele sau anomalii care altfel ar necesita săptămâni sau luni pentru a fi descoperite.

Noul serviciu al Argonne este destinat să elimine o barieră majoră, făcând accesibile capacitățile avansate de inferență ca o resursă centralizată, în loc să solicite fiecărei instituții să implementeze propria stivă de inteligență artificială.

Michael Papka, directorul ALCF, a descris inițiativa ca o schimbare de la simpla oferire a puterii de calcul brute către furnizarea de servicii științifice integrate, activate de inteligență artificială.

O infrastructură de inteligență artificială națională pentru cercetare

Serviciul de inferență este strâns legat de misiunea mai amplă a Departamentului american al Energiei, Misiunea Genesis, o inițiativă națională axată pe accelerarea descoperirii științifice prin infrastructuri conduse de inteligență artificială. Misiunea își propune să conecteze supercalculatoare, instrumente științifice și seturi de date la scară largă într-un ecosistem de inteligență artificială unificat, capabil să susțină cercetarea de generație următoare.

Sistemul Argonne susține deja cercetători din multiple laboratoare ale DOE, inclusiv Laboratorul Național Brookhaven, Laboratorul Național Lawrence Berkeley, Laboratorul Național Oak Ridge și Laboratorul Național Los Alamos. Viziunea mai largă este de a crea o platformă de cercetare națională interconectată, în care instrumentele de inteligență artificială, datele experimentale și resursele de supercalcul pot funcționa împreună fără întrerupere.

Acest lucru este deosebit de important, deoarece sarcinile de lucru științifice de inteligență artificială implică din ce în ce mai mult fluxuri de lucru agențice, în care modelele interacționează repetat cu sisteme de simulare, baze de date și instrumente analitice. Aceste fluxuri de lucru pot genera un consum enorm de tokeni și costuri computaționale atunci când rulează pe platforme comerciale de inteligență artificială. Infrastructura Argonne este proiectată pentru a susține aceste fluxuri de lucru în mod intern pentru aplicații științifice.

Tehnologia din spatele platformei

Serviciul oferă acces la multiple familii de modele, inclusiv modelele Gemma de la Google, familia LLaMA de la Meta și sistemele GPT-OSS de la OpenAI, alături de modele de fundație științifică specializate pe domenii și sisteme dezvoltate intern, cum ar fi AuroraGPT.

AuroraGPT este deosebit de remarcabil, deoarece reprezintă ambiția mai largă a Argonne de a construi sisteme de inteligență artificială antrenate în mod special pe literatură științifică, seturi de date și intrări de cercetare multimodale. Proiectul a explorat arhitecturi extrem de mari, optimizate pentru raționament științific și medii de calcul de înaltă performanță.

Infrastructura în sine rulează pe sisteme ALCF dedicate, cum ar fi Sophia și Metis, cu extinderea planificată în viitor pe sisteme alimentate de NVIDIA, numite Tara și Minerva.

Dincolo de chatbot-uri: Aplicații științifice reale

În timp ce discuția publică despre inteligență artificială se învârte adesea în jurul asistenților conversaționali, focusul Argonne este ferm pe accelerarea cercetării.

În cercetarea energiei de fuziune, modelele de inferență pot monitoriza comportamentul plasmei în timp real și pot prevedea posibile perturbări înainte de a apărea. În astronomie și fizica particulelor, sistemele de inteligență artificială pot analiza fluxuri enorme de date de la telescoape sau colidoare pentru a identifica evenimente rare în mod mai eficient. În chimie și știința materialelor, sistemele de inferență pot coordona simulări moleculare complexe și pot automatiza fluxuri de lucru computaționale la scară largă.

Un exemplu evidențiat de Argonne este ChemGraph, un cadru condus de inteligență artificială, proiectat pentru a simplifica fluxurile de lucru de simulare moleculară. Sistemul utilizează interacțiuni repetitive de apelare a instrumentelor de inteligență artificială pentru a coordona simulări, analize de date și experimente iterative într-un flux de lucru mai conectat.

Implicația mai largă este că calculul științific evoluează de la joburi de supercalcul izolate către medii de cercetare asistate de inteligență artificială, interactive și continue.

Rolul tot mai important al Argonne în infrastructura de inteligență artificială

Înființat în 1946, Laboratorul Național Argonne a fost de-a lungul timpului una dintre cele mai importante instituții de cercetare științifică din Statele Unite, în special în domeniul calculului de înaltă performanță, sisteme de energie, știința materialelor și cercetarea nucleară. Laboratorul funcționează sub auspiciile Departamentului american al Energiei și a jucat un rol central în mai multe generații de inițiative americane de supercalcul.

În ultimii ani, Argonne a devenit tot mai influent în dezvoltarea de inteligență artificială pentru știință, prin proiecte legate de calculul la scară exaflop și de modele de fundație științifică mari. Însuși ALCF găzduiește unele dintre cele mai avansate sisteme de calcul din țară, inclusiv Aurora, unul dintre cele mai rapide supercalculatoare din lume.

Lansarea serviciului de inferență reflectă o tranziție mai largă care are loc atât în mediul academic, cât și în cel de întreprindere: trecerea de la modele de inteligență artificială autonome către platforme de infrastructură de inteligență artificială integrate, capabile să susțină fluxuri de lucru de raționament la scară largă și continue.

Pentru cercetarea științifică, această tranziție ar putea să comprime semnificativ intervalul de timp dintre generarea datelor brute și descoperirile semnificative.